説明
GLM-5.3-Flashは、ネイティブのマルチモーダル機能で知られるGLMシリーズの最新モデルです。合計3200億のパラメータを持ち、アクティブなパラメータは180億のみを使用しているため、前モデルのGLM-5.2と比較して非常に効率的です。このモデルは、さまざまなベンチマークや実世界のワークロードで優れた性能を発揮し、コストの1/10でClaude Opus 4.8のコーディングおよびエージェントベンチマークの能力に近づきます。
GLM-5.3-Flashのアーキテクチャは、能力と効率を向上させるために再設計されています。スパースおよびリニアアテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを導入し、長いコンテキストの提供コストを大幅に削減しながら、正確な長いコンテキスト機能を維持します。さらに、このモデルは、スケーリング効率を改善するためにManifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）を組み込んでいます。これらの革新により、30兆トークンのマルチモーダル事前トレーニングコーパスを活用し、GLM-5.3-Flashはより少ない計算能力でより多くの知性を提供します。
GLM-5.3-Flashは、SGLang、vLLM、TokenSpeed、Transformers、KTransformers、Unslothなど、複数のフレームワークでの展開をサポートしています。ユーザーは、reasoning_effortパラメータを通じてモデルの思考予算を制御でき、低、中、高の3つのレベルを提供します。チャットシナリオでは、clear_thinkingパラメータは明示的にtrueに設定されない限り、デフォルトでfalseになります。
このモデルは、パフォーマンスとコストのバランスを求める研究者や開発者に最適です。その高度なアーキテクチャと事前トレーニングコーパスにより、高い効率と精度を必要とする複雑なタスクに適しています。
GLM-5.3-Flashのハイライト
マルチモーダルモデル
320Bの総パラメータ
18Bのアクティブパラメータ
ハイブリッドアーキテクチャ
スパースおよびリニアアテンション
Manifold-Constrained Hyper-Connections
30Tトークンの事前トレーニングコーパス
reasoning_effortパラメータ
GLM-5.3-Flashをはじめる
ページにアクセス: Hugging Faceモデルページを訪問
モデルをロード: GLM-5.3-Flashをダウンロード
環境を設定: 展開フレームワークを設定
統合: APIサービスと接続
ファインチューニング: 特定のタスクに合わせてパラメータを調整
GLM-5.3-Flashの使用例
- コーディングベンチマーク
- AI研究
- マルチモーダルタスク
- コスト効率の良いAI
- 長いコンテキストアプリケーション
